Pandas DataFrame rpow() 方法
示例
找到 DataFrame 中每个值的 5 次指数幂
import pandas as pd
data = {
"points": [4, 5, 6],
"total": [10, 12, 15]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.rpow(5))
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定义和用法
rpow()
方法将指定数字作为底数,DataFrame 中的每个值作为指数。
此方法称为 逆 幂,类似于 pow() 方法,但它计算的是 54
而不是 45
。
指定的数字必须是可以用来计算 DataFrame 中值的对象。它可以是示例中的常数,也可以是列表式对象,例如列表 [5, 10]
或元组 {"points": 5, "total": 10}
,或者 Pandas Series 或另一个与原始 DataFrame 兼容的 DataFrame。
语法
dataframe.pow(other, axis, level, fill_value)
参数
参数 | 描述 |
---|---|
other | 必需。一个数字、数字列表或另一个具有与原始 DataFrame 匹配的数据结构的对象。 |
axis | 可选。一个定义,用于决定是按索引还是按列进行比较。 0 或 'index' 表示按索引比较。 1 或 'columns' 表示按列比较。 |
level | 可选。一个数字或标签,指示在何处进行比较。 |
fill_value | 可选。一个数字,或 None。指定在计算前如何处理 NaN 值。 |
返回值
一个包含结果的 DataFrame。